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Corso Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads
formazione Google Cloud instructor-led · 1 giorno
Modulo Workloads del percorso Architecting with Google Kubernetes Engine. Approfondisce come modellare e gestire applicazioni su GKE attraverso Deployment, Job e strategie di rollout, scheduling e autoscaling, Service e Ingress, network policy, persistent storage, StatefulSet, ConfigMap e Secret.
Formula intensiva1 giorno
LiveDocente e classe in tempo reale
Hands-onAttività laboratoriali lungo il percorso
È consigliato aver completato Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations o possedere esperienza equivalente con cluster GKE, manifest Kubernetes, Pod, Deployment, Service e comandi kubectl. Sono richieste basi di networking e storage applicativo.
CorsoArchitecting with Google Kubernetes Engine: Workloads
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Il corso può essere attivato per privati, professionisti, aziende ed enti, senza attendere la pubblicazione di una data a calendario.
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Competenze operative sviluppate durante il corso
Ogni macroarea viene tradotta in competenze concrete, con l’obiettivo di costruire un metodo applicabile in contesti reali.
Scegliere e configurare controller Kubernetes appropriati per workload long-running, batch e stateful.
Gestire rollout, replica, autoscaling e placement dei Pod in base ai requisiti applicativi.
Configurare Service e Ingress e comprendere il percorso del traffico verso i workload GKE.
Applicare network policy per limitare comunicazioni non necessarie tra Pod.
Configurare persistent volumes e StatefulSet per applicazioni che richiedono identità e dati persistenti.
Separare configurazione e dati sensibili mediante ConfigMap e Secret.
È il corso giusto per te se
È il corso giusto se sai già creare un cluster GKE e devi governare i workload applicativi
- hai già familiarità con cluster GKE, Pod e kubectl e vuoi passare dalla base alla gestione strutturata delle applicazioni
- devi scegliere tra Deployment, Job e workload stateful e controllarne rollout, replica e scheduling
- vuoi esporre servizi con Service e Ingress e governare il traffico tramite network policy
- devi gestire dati persistenti, ConfigMap e Secret senza incorporare configurazione e credenziali nelle immagini
Requisiti consigliatiVerifica l’idoneità con il nostro team
Prerequisiti consigliati
È consigliato aver completato Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations o possedere esperienza equivalente con cluster GKE, manifest Kubernetes, Pod, Deployment, Service e comandi kubectl. Sono richieste basi di networking e storage applicativo.
Si consiglia la frequenza del seguente corso come prerequisito:
Formazione Google Cloud con docente
Dalla spiegazione tecnica alla configurazione operativa
Durante le lezioni live, concetti, architetture, comandi, console e attività laboratoriali vengono affrontati con il docente nel perimetro del singolo corso.
Se il corso contribuisce a una certificazione Google Cloud, il collegamento viene indicato con chiarezza; l'eventuale voucher d'esame è incluso solo quando espressamente indicato.
Lezione live con docente, spazio per domande e verifica dei passaggi tecnici.
Programma, destinatari, prerequisiti e durata sono presentati in modo chiaro prima dell’iscrizione.
Le attività laboratoriali sono integrate nel programma e sviluppate sui contenuti del singolo percorso.
Il collegamento alle certificazioni viene presentato per il contributo effettivo del corso, senza sovrastimare la copertura.
Attività pratica integrata nel percorso Google Cloud.
Laboratori hands-on del corso
Laboratorio Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads
Le attività laboratoriali sono integrate nel programma del corso e vengono svolte sui servizi, sugli strumenti e sugli scenari trattati nel percorso.
Deployment e rolloutGestione di Deployment, replica e aggiornamenti applicativi con verifica del rollout e del comportamento dei Pod.
Service, Ingress e policyEsposizione dei workload e controllo del traffico attraverso Service, Ingress e policy di rete coerenti con l'architettura.
Persistent workloadsConfigurazione di storage persistente, StatefulSet, ConfigMap e Secret per applicazioni che mantengono stato e configurazione esterna.
Le esercitazioni fanno parte del percorso didattico e vengono contestualizzate dal docente durante la formazione live.
Formula intensiva
Un percorso concentrato e intensivo
Contenuti, attività laboratoriali e qualità didattica restano centrali. Cambiano soltanto distribuzione delle ore e ritmo di consolidamento.
Cosa include il percorso
Tutto ciò che serve per frequentare con sicurezza
Non soltanto lezioni: il percorso integra didattica live, pratica guidata e assistenza continua. Qui trovi ciò che Vega Training mette concretamente a disposizione per accompagnarti durante la formazione.
Docente e partecipanti collegati in tempo reale, con la possibilità di intervenire e chiedere chiarimenti.
Professionisti selezionati per competenza tecnica e capacità didattica, con le abilitazioni richieste dai vendor.
Ambienti didattici sicuri e collaudati per applicare concretamente quanto affrontato durante le lezioni.
Assistenza sulla piattaforma e sugli ambienti pratici, per lasciare il docente concentrato sulla formazione.
Documentazione, esercitazioni e risorse previste dallo specifico percorso.
Le eventuali lezioni annullate da Vega Training vengono recuperate senza ridurre il monte ore del corso.
Al termine del percorso viene rilasciato l’attestato di partecipazione Vega Training.
Formazione IT dal 2002 Formazione live online dal 2008 Sistema qualità certificato ISO 9001 EA37
FacultyGoogle CloudVega Training
Competenza tecnica e capacità didattica
I docenti Vega Training uniscono esperienza tecnica e capacità didattica: durante il corso puoi fare domande, approfondire casi reali e confrontarti sui problemi che incontri nel lavoro.
Dane WatsonDocente ·Google Cloud· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Andrea MogliazzaDocente ·Google Cloud· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Giovanni PerteghellaDocente ·Google Cloud· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
John MorahDocente ·Google Cloud· Vega TrainingApri il profilo LinkedIn ↗
Programma completo, organizzato per aree
Prima una visione d’insieme, poi tutto il dettaglio
Apri le singole aree per vedere argomenti, competenze e attività pratiche previste. Il programma ti permette di capire subito cosa affronterai e con quale progressione.
Kubernetes Workload Controllers
- Deployment e ReplicaSet per servizi applicativi long-running
- Job e CronJob per elaborazioni finite o schedulate
- Scelta del controller in base al ciclo di vita del workload
Rollouts and Application Updates
- Rolling update e gestione dichiarativa delle nuove versioni
- Controllo dello stato del rollout e strategie di rollback
- Readiness e continuità del servizio durante l'aggiornamento
Scheduling and Scaling
- Resource requests e limits come input per scheduling e capacity management
- Labels, selector, affinity, taints e tolerations per controllare il placement
- Horizontal Pod Autoscaling e relazione tra domanda e numero di repliche
Services and Ingress
- ClusterIP e altri tipi di Service per fornire endpoint stabili
- Ingress e load balancing per traffico HTTP e HTTPS verso i workload
- Service discovery e risoluzione dei nomi all'interno del cluster
Network Policy
- Modello di comunicazione Pod-to-Pod e necessità di segmentazione
- NetworkPolicy per autorizzare soltanto i flussi applicativi necessari
- Verifica della connettività dopo l'applicazione delle policy
Persistent Storage
- Volume, PersistentVolume e PersistentVolumeClaim nel modello Kubernetes
- Storage class e provisioning dinamico in Google Kubernetes Engine
- Scelta dello storage in base a persistenza, access mode e caratteristiche del workload
Stateful Applications
- StatefulSet per identità stabile, ordering e storage persistente
- Differenze operative tra workload stateless e stateful
- Gestione di replica e lifecycle di applicazioni con stato
ConfigMap and Secret
- ConfigMap per separare configurazione applicativa dall'immagine container
- Secret per distribuire dati sensibili ai Pod con controllo degli accessi
- Aggiornamento e consumo della configurazione tramite environment variable e volume
Attività laboratoriali
- Deployment e rollout: Gestione di Deployment, replica e aggiornamenti applicativi con verifica del rollout e del comportamento dei Pod.
- Service, Ingress e policy: Esposizione dei workload e controllo del traffico attraverso Service, Ingress e policy di rete coerenti con l'architettura.
- Persistent workloads: Configurazione di storage persistente, StatefulSet, ConfigMap e Secret per applicazioni che mantengono stato e configurazione esterna.
Per aziende, enti e team
Porta Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads nel tuo team
Il corso può essere organizzato per team aziendali mantenendo prerequisiti, programma tecnico e attività laboratoriali coerenti con il percorso formativo.
Inserimento in una data pubblica, con fattura e referente aziendale.
Calendario, coordinamento e condizioni dedicate in base alle esigenze del gruppo.
Modalità organizzative e calendario concordabili, mantenendo programma, obiettivi e qualità didattica del percorsoGoogle Cloud.
Domande frequenti
Le informazioni utili prima di richiedere il corso
Quali competenze sviluppa concretamente Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads?
Il corso approfondisce Kubernetes Workload Controllers, Rollouts and Application Updates e collega queste aree a un percorso strutturato di competenze, esempi ed applicazione pratica.
A chi è rivolto Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads?
Hai già familiarità con cluster GKE, Pod e kubectl e vuoi passare dalla base alla gestione strutturata delle applicazioni. Il percorso è costruito per un pubblico coerente con livello, obiettivi e contenuti tecnici del…
Quali prerequisiti sono consigliati per Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads?
È consigliato aver completato Architecting with Google Kubernetes Engine: Foundations o possedere esperienza equivalente con cluster GKE, manifest Kubernetes, Pod, Deployment, Service e comandi kubectl.
Quali attività pratiche sono previste in Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads?
Sì. Il corso include attività laboratoriali integrate nel programma, tra cui Deployment e rollout, Service, Ingress e policy. Le esercitazioni sono contestualizzate dal docente e coerenti con contenuti e obiettivi del percorso.
Come si collega Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads alle certificazioni Google Cloud?
Il corso è focalizzato sulle competenze tecniche di Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads e non viene presentato come percorso completo di preparazione a una certificazione specifica.
Quanto dura la versione instructor-led di Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads?
La versione instructor-led dura 1 giorno. La formazione si svolge live con docente e integra spiegazioni, esempi e attività pratiche coerenti con il programma.
Parliamo del tuo obiettivo
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